Se sabe que los microbiomas desempeñan papeles importantes en muchos aspectos de la salud y la enfermedad, y pueden verse fuertemente afectados por variables como la dieta, los medicamentos y el estrés físico.
El modelo se describe en un artículo publicado en marzo de 2022 en la revista _Nature Ecology &Evolution_. Es el primer modelo de este tipo que se desarrolla para las llamadas "comunidades ecológicas estructuradas dinámicas", una categoría que incluye microbiomas.
"Comprender cómo responden los microbiomas al cambio podría conducir a nuevos conocimientos sobre cómo tratar enfermedades asociadas con los microbiomas, como la enfermedad de Crohn, el síndrome del intestino irritable y la periodontitis", afirmó Christopher Tarnita, PhD, profesor asistente de Ecología y Evolución y la Facultad de UChicago. y autor principal del artículo.
El modelo fue desarrollado en colaboración con investigadores del Imperial College de Londres y la Universidad de Stanford.
Un nuevo enfoque
La mayoría de los modelos matemáticos de la dinámica de las comunidades microbianas no tienen en cuenta la estructura de la comunidad, en particular, la división de recursos entre diferentes grupos.
Sin embargo, dijo Tarnita, la estructura juega un papel fundamental a la hora de determinar cómo responden las comunidades al cambio.
El modelo que desarrolló el equipo tiene sus raíces en la teoría de la competencia, que dice que, dados los recursos fijos, la especie con el umbral de recursos más bajo finalmente expulsará a todas las demás.
Los investigadores agregaron otro aspecto a la teoría de la competencia, reflejando que en entornos del mundo real algunas especies pueden tener más facilidad para acceder a ciertos recursos que otras porque son capaces de explotar esos recursos de manera más eficiente o porque tienen los recursos en mayor abundancia en su entorno inmediato. vecindad.
Probando predicciones
El equipo probó el modelo ejecutando simulaciones en las que las comunidades se dividieron en dos grupos, uno de los cuales tenía un acceso más fácil a los recursos, basándose en datos del mundo real de especies en diversos entornos.
De acuerdo con sus expectativas, las simulaciones revelaron que el grupo que tenía el acceso más fácil a los recursos aumentó en abundancia y absorbió la mayor parte de la biomasa comunitaria, a expensas del otro grupo.
Los investigadores también probaron las predicciones del modelo utilizando conjuntos de datos del mundo real de comunidades microbianas del intestino y la cavidad bucal humanos.
Estas pruebas demostraron que el modelo podría proporcionar predicciones precisas sobre la composición de una comunidad microbiana después de una alteración, es decir, después de la introducción de una nueva especie, la eliminación de una especie o un cambio en la abundancia de un recurso clave.
Implicaciones para la salud humana
Tarnita dijo que los hallazgos podrían ayudar a los investigadores a desarrollar nuevas estrategias para manipular los microbiomas para promover la salud humana.
Por ejemplo, el modelo podría ayudar a identificar microbios que podrían introducirse en el intestino para promover la salud digestiva o reducir la inflamación.
"Una idea clave de nuestro modelo es que si se apunta a un pequeño número de especies que tienen el acceso más fácil a los recursos, se podrían generar grandes cambios en la composición general de la comunidad", dijo. "Nuestro modelo podría ayudar a identificar esos objetivos clave".
